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技術 医用画像診断装置及び画像処理装置

出願人 キヤノンメディカルシステムズ株式会社
発明者 大石悟
出願日 2013年12月27日 (7年0ヶ月経過) 出願番号 2013-271315
公開日 2015年7月6日 (5年5ヶ月経過) 公開番号 2015-123302
状態 特許登録済
技術分野 放射線診断機器 画像処理
主要キーワード 断面積算出 ノイズレベル算出 Y座標 ノイズ計測 X座標 中央値フィルタ 微小画像 総吸収量
関連する未来課題
重要な関連分野

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図面 (10)

課題

医用画像診断装置において、ボリュームデータにおいて適切なレベルノイズ抑制効果を得ること。

解決手段

医用画像診断装置としてのX線CT装置1は、スキャナ装置11と、ボリュームデータを生成するボリュームデータ生成部64と、ボリュームデータに近傍マトリクスを設定する近傍マトリクス設定部71と、近傍マトリクスの目標画像を同定する目標画像同定部72と、近傍マトリクス画像と目標画像とを比較してノイズレベルを算出するノイズ量演算部73と、ボリュームデータの全てのノイズレベルを対象とした第1のヒストグラムを生成すると共に、断層毎のノイズレベルを対象とした第2のヒストグラムを生成するヒストグラム生成部74と、第1及び第2のヒストグラムに基づいて、断層毎のノイズレベルを算出するノイズレベル演算部77と、を有する。

概要

背景

現在、画像処理技術は、様々な分野で利用されるようになっている。

画像処理は、ビデオテープレコーダデジタルカメラ等で取得される画像の劣化やその改質等に対処するために行なわれたり、構造物が設計どおりに製造されているかを検査するために構造物のパターンや構造そのものを明瞭に把握すること等を目的として行なわれたりする。

医療分野では、X線CT(computed tomography)装置、SPECT(single photon emission computed tomography)装置、MRI(magnetic resonance imaging)装置等の種々の医用画像診断装置において、様々な画像処理が施されている。血流又は造影剤流の描出や、病変部抽出や臓器等の輪郭抽出等を施すことについては、その効用が広く認められている。

画像中に含まれるノイズレベル計測は様々な応用が考えられる。例えばノイズ低減フィルタに利用する、逐次近似再構成に利用するなどがその代表的な応用例である。ノイズ低減フィルタでは任意の領域の標準偏差と画像中に含まれるノイズレベルを比較し、ノイズレベルよりその領域の標準偏差が高ければ信号成分である可能性が高いと判断してノイズ低減処理を殆ど施さず、逆にノイズレベルよりその領域の標準偏差が低ければ信号成分である可能性が低いと判断してノイズ低減処理を施す。このようにして画像内の信号成分はその信号をキープしつつ、それ以外の部分のノイズ低減を図ることができる。

一方、逐次近似再構成では推定再構成画像投影処理計測した投影データと投影処理で求めた投影データとの誤差計算誤差逆投影、推定再構成データへの誤差の反映、と言う処理を何度も繰り返す。この一連再構成処理をいつ停止するかを決める条件を決めるのがかなり難しい。従来は一連の処理の回数、再構成データへ反映する誤差の大きさなどで判定していた。しかし対象人体構造にどの程度高周波成分が含まれているか、投影データに含まれる投影方向数、ノイズレベル等によって最適な停止タイミングは異なってくる。そこで再構成データへ反映する誤差画像で、ノイズレベルの信号量が人体構造に関わる信号量より多くなった段階で処理を停止すれば収集条件、対象に関わらない停止判定が可能となる。

X線画像のノイズレベルを計測する方法として、従来入射線量を元にノイズを決定する方法と、標準偏差値ヒストグラムを使ってノイズを決定する方法等がある。前者は前記応用事例に適用することができない。後者は適用可能であるが、例えば頭頚部をCTで同一X線条件で(多列CTで1回転のスキャン方法で)撮影した場合、頭部と頚部ではCT画像中に含まれるノイズレベルが大きく異なっている。さらに低コントラストの信号は軟組織にあるが、頭蓋底部からにかけての領域では軟組織より骨組織が支配的であり、このような注目部位以外の領域のノイズを計測することは誤差につながる。

概要

医用画像診断装置において、ボリュームデータにおいて適切なレベルノイズ抑制効果を得ること。医用画像診断装置としてのX線CT装置1は、スキャナ装置11と、ボリュームデータを生成するボリュームデータ生成部64と、ボリュームデータに近傍マトリクスを設定する近傍マトリクス設定部71と、近傍マトリクスの目標画像を同定する目標画像同定部72と、近傍マトリクス画像と目標画像とを比較してノイズレベルを算出するノイズ量演算部73と、ボリュームデータの全てのノイズレベルを対象とした第1のヒストグラムを生成すると共に、断層毎のノイズレベルを対象とした第2のヒストグラムを生成するヒストグラム生成部74と、第1及び第2のヒストグラムに基づいて、断層毎のノイズレベルを算出するノイズレベル演算部77と、を有する。

目的

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
0件

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請求項1

検体撮影する撮影装置と、前記撮影装置によって収集されたデータに基づいてボリュームデータを生成するボリュームデータ生成手段と、前記ボリュームデータに近傍マトリクスを設定する近傍マトリクス設定手段と、前記近傍マトリクスの目標画像を同定する目標画像同定手段と、前記近傍マトリクス画像と前記目標画像とを比較してノイズレベルを算出する第1のノイズレベル算出手段と、前記ボリュームデータの全てのノイズレベルを対象とした第1のヒストグラムを生成すると共に、断層毎のノイズレベルを対象とした第2のヒストグラムを生成するヒストグラム生成手段と、前記第1及び第2のヒストグラムに基づいて、前記断層毎のノイズレベルを算出する第2のノイズレベル算出手段と、を有する医用画像診断装置

請求項2

前記第2のノイズレベル算出手段は、前記第1のヒストグラムに基づいて、最頻値に相当する第1のノイズレベルと、その場合の第1の度数とを算出し、前記第2のヒストグラムに基づいて、前記断層毎に、最頻値に相当する第2のノイズレベルを算出する最頻値演算手段と、前記第1のヒストグラムに基づいて、前記断層毎に、前記第2のノイズレベルに対応する第2の度数を算出する度数適用手段と、を有し、前記ノイズレベル演算手段は、前記第1のノイズレベルと、前記第1の度数と、前記断層毎の前記第2のノイズレベルと、前記断層毎の前記第2の度数とに基づいて、前記断層毎に前記ノイズレベルを算出する請求項1に記載の医用画像診断装置。

請求項3

前記ノイズレベル演算手段は、前記第1のノイズレベルNmと、前記第1の度数Fmと、k(k=1,2,…)層目の前記第2のノイズレベルNs[k]と、k層目の前記第2の度数Fs[k]とに基づいて、“a”を0より大きい定数として、に従って、k層目の前記ノイズレベルN[k]を算出する請求項2に記載の医用画像診断装置。

請求項4

前記ノイズレベル演算手段は、前記第1のノイズレベルNmと、前記第1の度数Fmと、k層目の前記第2のノイズレベルNs[k]と、k層目の前記第2の度数Fs[k]と、前記第1のヒストグラムの中の全度数の総和F、又は、前記第1のヒストグラムの中の全度数の平均値F0とに基づいて、“a”を0より大きい定数として、に従って、k層目の前記ノイズレベルN[k]を算出する請求項2に記載の医用画像診断装置。

請求項5

被検体を撮影する撮影装置と、前記撮影装置によって収集されたデータに基づいてボリュームデータを生成するボリュームデータ生成手段と、前記ボリュームデータに近傍マトリクスを設定する近傍マトリクス設定手段と、前記近傍マトリクスの目標画像を同定する目標画像同定手段と、前記近傍マトリクス画像と前記目標画像とを比較してノイズレベルを算出する第1のノイズレベル算出手段と、前記ボリュームデータの全てのノイズレベルを対象としたヒストグラムを生成するヒストグラム生成手段と、前記ヒストグラムに基づいてノイズレベルを算出する第2のノイズレベル算出手段と、を有する医用画像診断装置。

請求項6

前記第1のノイズレベル算出手段は、前記目標画像のボクセル値が、注目領域に基づくボクセル値範囲内である場合、前記ノイズレベルを算出する請求項5に記載の医用画像診断装置。

請求項7

前記注目領域の選択に基づいて前記ボクセル値範囲を設定するボクセル値範囲設定手段をさらに有する請求項5又は6に記載の医用画像診断装置。

請求項8

前記ボクセル値範囲設定手段は、前記ボリュームデータの中心部、又は、断層画像の中心部を前記注目領域として選択する請求項7に記載の医用画像診断装置。

請求項9

前記ボクセル値範囲設定手段は、前記ボリュームデータのボクセル値に基づいて前記注目領域を選択する請求項7に記載の医用画像診断装置。

請求項10

前記ボクセル値範囲設定手段は、前記近傍マトリクス画像の平均値、又は、前記目標画像に基づいて前記注目領域を選択する請求項9に記載の医用画像診断装置。

請求項11

被検体を撮影する撮影装置と、前記撮影装置によって収集されたデータに基づいてボリュームデータを生成するボリュームデータ生成手段と、前記ボリュームデータに基づいて、前記被検体の体軸方向に垂直な断層の人体組織断面積を計算する断面積算出手段と、前記ボリュームデータに近傍マトリクスを設定する近傍マトリクス設定手段と、前記近傍マトリクスの目標画像を同定する目標画像同定手段と、前記近傍マトリクス画像と前記目標画像とを比較してノイズレベルを算出する第1のノイズレベル算出手段と、前記断面積毎に、前記ノイズレベルを対象としたヒストグラムを生成するヒストグラム生成手段と、前記断層毎の断面積に基づいて、相当するヒストグラムからノイズレベルを算出する第2のノイズレベル算出手段と、を有する医用画像診断装置。

請求項12

被検体を撮影する撮影装置と、前記撮影装置によって収集されたデータに基づいてボリュームデータを生成するボリュームデータ生成手段と、前記ボリュームデータに基づいて、前記被検体の体軸方向に垂直な断層の人体組織の総吸収係数を算出する総吸収係数算出手段と、前記ボリュームデータに近傍マトリクスを設定する近傍マトリクス設定手段と、前記近傍マトリクスの目標画像を同定する目標画像同定手段と、前記近傍マトリクス画像と前記目標画像とを比較してノイズレベルを算出する第1のノイズレベル算出手段と、前記総吸収係数毎に、前記ノイズレベルを対象としたヒストグラムを生成するヒストグラム生成手段と、前記断層毎の総吸収係数に基づいて、相当するヒストグラムからノイズレベルを算出する第2のノイズレベル算出手段と、を有する医用画像診断装置。

請求項13

撮影装置によって収集されたデータに基づいて生成されたボリュームデータに近傍マトリクスを設定する近傍マトリクス設定手段と、前記近傍マトリクスの目標画像を同定する目標画像同定手段と、前記近傍マトリクス画像と前記目標画像とを比較してノイズレベルを算出する第1のノイズレベル算出手段と、前記ボリュームデータの全てのノイズレベルを対象とした第1のヒストグラムを生成すると共に、断層毎のノイズレベルを対象とした第2のヒストグラムを生成するヒストグラム生成手段と、前記第1及び第2のヒストグラムに基づいて、前記断層毎のノイズレベルを算出する第2のノイズレベル算出手段と、を有する画像処理装置

請求項14

撮影装置によって収集されたデータに基づいて生成されたボリュームデータに近傍マトリクスを設定する近傍マトリクス設定手段と、前記近傍マトリクスの目標画像を同定する目標画像同定手段と、前記近傍マトリクス画像と前記目標画像とを比較してノイズレベルを算出する第1のノイズレベル算出手段と、前記ボリュームデータの全てのノイズレベルを対象としたヒストグラムを生成するヒストグラム生成手段と、前記ヒストグラムに基づいてノイズレベルを算出する第2のノイズレベル算出手段と、を有する画像処理装置。

請求項15

撮影装置によって収集されたデータに基づいて生成されたボリュームデータに基づいて、被検体の体軸方向に垂直な断層の人体組織の断面積を計算する断面積算出手段と、前記ボリュームデータに近傍マトリクスを設定する近傍マトリクス設定手段と、前記近傍マトリクスの目標画像を同定する目標画像同定手段と、前記近傍マトリクス画像と前記目標画像とを比較してノイズレベルを算出する第1のノイズレベル算出手段と、前記断面積毎に、前記ノイズレベルを対象としたヒストグラムを生成するヒストグラム生成手段と、前記断層毎の断面積に基づいて、相当するヒストグラムからノイズレベルを算出する第2のノイズレベル算出手段と、を有する画像処理装置。

請求項16

撮影装置によって収集されたデータに基づいて生成されたボリュームデータに基づいて、被検体の体軸方向に垂直な断層の人体組織の総吸収係数を算出する総吸収係数算出手段と、前記ボリュームデータに近傍マトリクスを設定する近傍マトリクス設定手段と、前記近傍マトリクスの目標画像を同定する目標画像同定手段と、前記近傍マトリクス画像と前記目標画像とを比較してノイズレベルを算出する第1のノイズレベル算出手段と、前記総吸収係数毎に、前記ノイズレベルを対象としたヒストグラムを生成するヒストグラム生成手段と、前記断層毎の総吸収係数に基づいて、相当するヒストグラムからノイズレベルを算出する第2のノイズレベル算出手段と、を有する画像処理装置。

技術分野

0001

本発明の一態様としての実施形態は、画像の生成・表示を行なう医用画像診断装置及び画像処理装置に関する。

背景技術

0002

現在、画像処理技術は、様々な分野で利用されるようになっている。

0003

画像処理は、ビデオテープレコーダデジタルカメラ等で取得される画像の劣化やその改質等に対処するために行なわれたり、構造物が設計どおりに製造されているかを検査するために構造物のパターンや構造そのものを明瞭に把握すること等を目的として行なわれたりする。

0004

医療分野では、X線CT(computed tomography)装置、SPECT(single photon emission computed tomography)装置、MRI(magnetic resonance imaging)装置等の種々の医用画像診断装置において、様々な画像処理が施されている。血流又は造影剤流の描出や、病変部抽出や臓器等の輪郭抽出等を施すことについては、その効用が広く認められている。

0005

画像中に含まれるノイズレベル計測は様々な応用が考えられる。例えばノイズ低減フィルタに利用する、逐次近似再構成に利用するなどがその代表的な応用例である。ノイズ低減フィルタでは任意の領域の標準偏差と画像中に含まれるノイズレベルを比較し、ノイズレベルよりその領域の標準偏差が高ければ信号成分である可能性が高いと判断してノイズ低減処理を殆ど施さず、逆にノイズレベルよりその領域の標準偏差が低ければ信号成分である可能性が低いと判断してノイズ低減処理を施す。このようにして画像内の信号成分はその信号をキープしつつ、それ以外の部分のノイズ低減を図ることができる。

0006

一方、逐次近似再構成では推定再構成画像投影処理計測した投影データと投影処理で求めた投影データとの誤差計算誤差逆投影、推定再構成データへの誤差の反映、と言う処理を何度も繰り返す。この一連再構成処理をいつ停止するかを決める条件を決めるのがかなり難しい。従来は一連の処理の回数、再構成データへ反映する誤差の大きさなどで判定していた。しかし対象人体構造にどの程度高周波成分が含まれているか、投影データに含まれる投影方向数、ノイズレベル等によって最適な停止タイミングは異なってくる。そこで再構成データへ反映する誤差画像で、ノイズレベルの信号量が人体構造に関わる信号量より多くなった段階で処理を停止すれば収集条件、対象に関わらない停止判定が可能となる。

0007

X線画像のノイズレベルを計測する方法として、従来入射線量を元にノイズを決定する方法と、標準偏差値ヒストグラムを使ってノイズを決定する方法等がある。前者は前記応用事例に適用することができない。後者は適用可能であるが、例えば頭頚部をCTで同一X線条件で(多列CTで1回転のスキャン方法で)撮影した場合、頭部と頚部ではCT画像中に含まれるノイズレベルが大きく異なっている。さらに低コントラストの信号は軟組織にあるが、頭蓋底部からにかけての領域では軟組織より骨組織が支配的であり、このような注目部位以外の領域のノイズを計測することは誤差につながる。

先行技術

0008

特開平2008−161693号公報

発明が解決しようとする課題

0009

従来技術によると、CT画像やX線3Dイメージングで、以下のパラメータによって計測すべきノイズは大きく変化する。

0010

(1)体厚:同じX線条件で体厚の異なる被検体を撮影すると、体厚の厚い被検体の画像の方がノイズは大きくなる。例えば胸腹部を一度に同じX線条件でスキャンした場合を考えると、一つのボリュームデータでありながら、胸部領域はノイズが小さく、腹部領域はノイズが大きくなる。

0011

(2)X線条件[mAs]:同じ被検体を異なるX線条件で撮影すると、X線条件の低い画像の方がノイズは大きくなる。なお、X線条件[mAs]は、管電流[mA]とパルス幅(sec.)をかけた値である。管電圧が一定であればX線量はmAsの値にほぼ比例する。

0012

(3)X線条件[kV]:同じ被検体を異なる2種類の管電圧で撮影し、その投影画像上のノイズがほぼ等しいとすると、高圧側で撮影した画像の信号強度落ちるので相対的にS/Nは低下する。

0013

(4)再構成フィルタ:同一の投影画像を2つの異なる再構成フィルタで再構成したとすると、再構成フィルタの高周波強調度が大きいほど画像のノイズが大きくなる。

0014

(5)注目ボクセル:何に注目するかによって画像のノイズは変わる。例えば同じ3Dデータの中の同一断面画像内でも、骨の部分のノイズと軟組織部分のノイズ、さらに造影剤で強調された部分のノイズは全て異なる。

0015

(6)アーチファクトメタルアーチファクト等が発生していた場合、ノイズレベルよりもアーチファクトの方が支配的になってしまう場合がある。

0016

しかしながら、従来技術によると、入射線量に基づいてノイズレベルを決定するので、管電圧の影響や再構成フィルタの影響等によってノイズレベルに大きな誤差が発生してしまう。

0017

一方、標準偏差値に基づいてノイズレベルを計測する場合、注目領域以外のデータが入ってしまい、アーチファクトが支配的になってしまうことがある。

課題を解決するための手段

0018

本実施形態の医用画像診断装置は、上述した課題を解決するために、請求項1に記載したように、被検体を撮影する撮影装置と、前記撮影装置によって収集されたデータに基づいてボリュームデータを生成するボリュームデータ生成手段と、前記ボリュームデータに近傍マトリクスを設定する近傍マトリクス設定手段と、前記近傍マトリクスの目標画像を同定する目標画像同定手段と、前記近傍マトリクス画像と前記目標画像とを比較してノイズレベルを算出する第1のノイズレベル算出手段と、前記ボリュームデータの全てのノイズレベルを対象とした第1のヒストグラムを生成すると共に、断層毎のノイズレベルを対象とした第2のヒストグラムを生成するヒストグラム生成手段と、前記第1及び第2のヒストグラムに基づいて、前記断層毎のノイズレベルを算出する第2のノイズレベル算出手段と、を有する。

0019

本実施形態の医用画像診断装置は、上述した課題を解決するために、請求項5に記載したように、被検体を撮影する撮影装置と、前記撮影装置によって収集されたデータに基づいてボリュームデータを生成するボリュームデータ生成手段と、前記ボリュームデータに近傍マトリクスを設定する近傍マトリクス設定手段と、前記近傍マトリクスの目標画像を同定する目標画像同定手段と、前記近傍マトリクス画像と前記目標画像とを比較してノイズレベルを算出する第1のノイズレベル算出手段と、前記ボリュームデータの全てのノイズレベルを対象としたヒストグラムを生成するヒストグラム生成手段と、前記ヒストグラムに基づいてノイズレベルを算出する第2のノイズレベル算出手段と、を有する。

0020

本実施形態の医用画像診断装置は、上述した課題を解決するために、請求項11に記載したように、被検体を撮影する撮影装置と、前記撮影装置によって収集されたデータに基づいてボリュームデータを生成するボリュームデータ生成手段と、前記ボリュームデータに基づいて、前記被検体の体軸方向に垂直な断層の人体組織断面積を計算する断面積算出手段と、前記ボリュームデータに近傍マトリクスを設定する近傍マトリクス設定手段と、前記近傍マトリクスの目標画像を同定する目標画像同定手段と、前記近傍マトリクス画像と前記目標画像とを比較してノイズレベルを算出する第1のノイズレベル算出手段と、前記断面積毎に、前記ノイズレベルを対象としたヒストグラムを生成するヒストグラム生成手段と、前記断層毎の断面積に基づいて、相当するヒストグラムからノイズレベルを算出する第2のノイズレベル算出手段と、を有する。

0021

本実施形態の医用画像診断装置は、上述した課題を解決するために、請求項12に記載したように、被検体を撮影する撮影装置と、前記撮影装置によって収集されたデータに基づいてボリュームデータを生成するボリュームデータ生成手段と、前記ボリュームデータに基づいて、前記被検体の体軸方向に垂直な断層の人体組織の総吸収係数を算出する総吸収係数算出手段と、前記ボリュームデータに近傍マトリクスを設定する近傍マトリクス設定手段と、前記近傍マトリクスの目標画像を同定する目標画像同定手段と、前記近傍マトリクス画像と前記目標画像とを比較してノイズレベルを算出する第1のノイズレベル算出手段と、前記総吸収係数毎に、前記ノイズレベルを対象としたヒストグラムを生成するヒストグラム生成手段と、前記断層毎の総吸収係数に基づいて、相当するヒストグラムからノイズレベルを算出する第2のノイズレベル算出手段と、を有する。

0022

本実施形態の画像処理装置は、上述した課題を解決するために、請求項13に記載したように、撮影装置によって収集されたデータに基づいて生成されたボリュームデータに近傍マトリクスを設定する近傍マトリクス設定手段と、前記近傍マトリクスの目標画像を同定する目標画像同定手段と、前記近傍マトリクス画像と前記目標画像とを比較してノイズレベルを算出する第1のノイズレベル算出手段と、前記ボリュームデータの全てのノイズレベルを対象とした第1のヒストグラムを生成すると共に、断層毎のノイズレベルを対象とした第2のヒストグラムを生成するヒストグラム生成手段と、前記第1及び第2のヒストグラムに基づいて、前記断層毎のノイズレベルを算出する第2のノイズレベル算出手段と、を有する。

0023

本実施形態の画像処理装置は、上述した課題を解決するために、請求項14に記載したように、撮影装置によって収集されたデータに基づいて生成されたボリュームデータに近傍マトリクスを設定する近傍マトリクス設定手段と、前記近傍マトリクスの目標画像を同定する目標画像同定手段と、前記近傍マトリクス画像と前記目標画像とを比較してノイズレベルを算出する第1のノイズレベル算出手段と、前記ボリュームデータの全てのノイズレベルを対象としたヒストグラムを生成するヒストグラム生成手段と、前記ヒストグラムに基づいてノイズレベルを算出する第2のノイズレベル算出手段と、を有する。

0024

本実施形態の画像処理装置は、上述した課題を解決するために、請求項15に記載したように、撮影装置によって収集されたデータに基づいて生成されたボリュームデータに基づいて、被検体の体軸方向に垂直な断層の人体組織の断面積を計算する断面積算出手段と、前記ボリュームデータに近傍マトリクスを設定する近傍マトリクス設定手段と、前記近傍マトリクスの目標画像を同定する目標画像同定手段と、前記近傍マトリクス画像と前記目標画像とを比較してノイズレベルを算出する第1のノイズレベル算出手段と、前記断面積毎に、前記ノイズレベルを対象としたヒストグラムを生成するヒストグラム生成手段と、前記断層毎の断面積に基づいて、相当するヒストグラムからノイズレベルを算出する第2のノイズレベル算出手段と、を有する。

0025

本実施形態の画像処理装置は、上述した課題を解決するために、請求項16に記載したように、撮影装置によって収集されたデータに基づいて生成されたボリュームデータに基づいて、被検体の体軸方向に垂直な断層の人体組織の総吸収係数を算出する総吸収係数算出手段と、前記ボリュームデータに近傍マトリクスを設定する近傍マトリクス設定手段と、前記近傍マトリクスの目標画像を同定する目標画像同定手段と、前記近傍マトリクス画像と前記目標画像とを比較してノイズレベルを算出する第1のノイズレベル算出手段と、前記総吸収係数毎に、前記ノイズレベルを対象としたヒストグラムを生成するヒストグラム生成手段と、前記断層毎の総吸収係数に基づいて、相当するヒストグラムからノイズレベルを算出する第2のノイズレベル算出手段と、を有する。

図面の簡単な説明

0026

第1実施形態のX線CT装置を示す構成図。
第1実施形態のX線CT断置の機能を示すブロック図。
ノイズレベルNs[k]に対応する度数Fs[k]の算出を説明するための図。
式(3)における“a”の設定によるFs[k]/Fmとノイズの関係を示す図。
第2実施形態のX線CT断置の機能を示すブロック図。
第3実施形態の画像処理装置を示す構成図。
第3実施形態の画像処理装置の機能を示すブロック図。
(a),(b)は、ボリュームデータの中心部を中心とする注目領域の例を示す、中心部を含む断面図。
第4実施形態のX線CT断置の機能を示すブロック図。

実施例

0027

本実施形態の医用画像診断装置及び画像処理装置について、添付図面を参照して説明する。

0028

(第1実施形態)
第1実施形態の医用画像診断装置は、X線CT装置であるものとして説明する。X線CT装置には、X線管X線検出器とが1体として被検体の周囲を回転する回転/回転(ROTATE/ROTATE)タイプと、リング状に多数の検出素子アレイされ、X線管のみが被検体の周囲を回転する固定/回転(STATIONARY/ROTATE)タイプ等様々なタイプがあり、いずれのタイプでも本発明を適用可能である。ここでは、現在、主流を占めている回転/回転タイプとして説明する。

0029

また、入射X線電荷に変換するメカニズムは、シンチレータ等の蛍光体でX線を光に変換し更にその光をフォトダイオード等の光電変換素子で電荷に変換する間接変換形と、X線による半導体内の電子正孔対の生成及びその電極への移動すなわち光導電現象を利用した直接変換形とが主流である。

0030

加えて、近年では、X線管とX線検出器との複数のペア回転リングに搭載したいわゆる多管球型のX線CT装置の製品化が進み、その周辺技術の開発が進んでいる。本実施形態のX線CT装置は、従来からの一管球型のX線CT装置であっても、多管球型のX線CT装置であってもいずれにも適用可能である。ここでは、一管球型のX線CT装置として説明する。

0031

図1は、第1実施形態のX線CT装置を示す構成図である。

0032

図1は、第1実施形態のX線CT装置1を示す。X線CT装置1は、大きくは、スキャナ装置11及び画像処理装置(コンソール)12によって構成される。X線CT装置1のスキャナ装置11は、通常は検査室に設置され、患者Oに関するX線の透過データを生成するために構成される。一方、画像処理装置12は、通常は検査室に隣接する制御室に設置され、透過データを基に投影データを生成して再構成画像の生成・表示を行なうために構成される。

0033

X線CT装置1のスキャナ装置11は、X線管(X線源)21、絞り22、X線検出器23、DAS(data acquisition system)24、回転部25、高電圧電源26、絞り駆動装置27、回転駆動装置28、天板30、天板駆動装置31、及びコントローラ32を設ける。

0034

X線管21は、高電圧電源26から供給された管電圧に応じて金属製のターゲット電子線を衝突させることでX線を発生させ、X線検出器23に向かって照射する。X線管21から照射されるX線によって、ファンビームX線やコーンビームX線が形成される。X線管21は、高電圧電源26を介したコントローラ32による制御によって、X線の照射に必要な電力が供給される。

0035

絞り22は、絞り駆動装置27によって、X線管21から照射されるX線をスライス方向及びそれに垂直な方向の照射範囲を調整する。すなわち、絞り駆動装置27によって絞り22の開口を調整することによって、スライス方向及びそれに垂直な方向のX線照射範囲を変更できる。

0036

X線検出器23は、チャンネル方向に複数、及び列(スライス)方向に単数の検出素子を有する1次元アレイ型検出器である。又は、X線検出器23は、マトリクス状、すなわち、チャンネル方向に複数、及び列方向に複数の検出素子を有する2次元アレイ型の検出器(マルチスライス型検出器ともいう。)である。X線検出器23は、X線管21から照射され、患者Oを透過したX線を検出する。

0037

DAS24は、X線検出器23の各X線検出素子が検出する透過データの信号を増幅してデジタル信号に変換する。DAS24の出力データは、スキャナ装置11のコントローラ32を介して画像処理装置12に供給される。

0038

回転部25は、X線管21、絞り22、X線検出器23、及びDAS24を一体として保持する。回転部25は、X線管21とX線検出器23とを対向させた状態で、X線管21、絞り22、X線検出器23、及びDAS24を一体として患者Oの周りに回転できるように構成されている。なお、回転部25の回転中心軸と平行な方向をZ軸方向、そのZ軸方向に直交する平面をX軸方向、Y軸方向で定義する。

0039

高電圧電源26は、コントローラ32による制御によって、X線の照射に必要な電力をX線管21に供給する。

0040

絞り駆動装置27は、コントローラ32による制御によって、絞り22におけるX線のスライス方向及びそれに垂直な方向の照射範囲を調整する機構を有する。

0041

回転駆動装置28は、コントローラ32による制御によって、回転部25がその位置関係を維持した状態で空洞部の周りを回転するように回転部25を回転させる機構を有する。

0042

天板30は、患者Oを載置可能である。

0043

天板駆動装置31は、コントローラ32による制御によって、天板30をY軸方向に沿って昇降動させると共に、z軸方向に沿って進入退避動させる機構を有する。回転部25の中央部分は開口を有し、その開口部の天板30に載置された患者Oが挿入される。

0044

コントローラ32は、CPU(central processing unit)、及びメモリによって構成される。コントローラ32は、X線検出器23、DAS24、高電圧電源26、絞り駆動装置27、回転駆動装置28、及び天板駆動装置31等の制御を行なってスキャンを実行させる。

0045

X線CT装置1の画像処理装置12は、コンピュータベースとして構成されており、ネットワーク(local area network)Nと相互通信可能である。画像処理装置12は、大きくは、CPU41、メモリ42、HDD(hard disc drive)43、入力装置44、及び表示装置45等の基本的なハードウェアから構成される。CPU41は、共通信号伝送路としてのバスを介して、画像処理装置12を構成する各ハードウェア構成要素相互接続されている。なお、画像処理装置12は、記憶媒体ドライブ46を具備する場合もある。

0046

CPU41は、半導体で構成された電子回路が複数の端子を持つパッケージ封入されている集積回路(LSI)の構成をもつ制御装置である。医師検査技師等の操作者によって入力装置44が操作等されることにより指令が入力されると、CPU41は、メモリ42に記憶しているプログラムを実行する。又は、CPU41は、HDD43に記憶しているプログラム、ネットワークNから転送されてHDD43にインストールされたプログラム、又は記憶媒体ドライブ46に装着された記憶媒体から読み出されてHDD43にインストールされたプログラムを、メモリ42にロードして実行する。

0047

メモリ42は、ROM(read only memory)及びRAM(random access memory)等の要素を兼ね備える構成をもつ記憶装置である。メモリ42は、IPL(initial program loading)、BIOS(basicinput/output system)及びデータを記憶したり、CPU41のワークメモリやデータの一時的な記憶に用いられたりする。

0048

HDD43は、磁性体を塗布又は蒸着した金属のディスク着脱不能で内蔵されている構成をもつ記憶装置である。HDD43は、画像処理装置12にインストールされたプログラム(アプリケーションプログラムの他、OS(operating system)等も含まれる)や、投影データや画像データを記憶する記憶装置である。また、OSに、操作者に対する情報の表示にグラフィックを多用し、基礎的な操作を入力装置44によって行なうことができるGUI(graphical user interface)を提供させることもできる。

0049

入力装置44は、操作者によって操作が可能なポインティングデバイスであり、操作に従った入力信号がCPU41に送られる。

0050

表示装置45は、図示しない画像合成回路VRAM(video random access memory)、及びディスプレイ等を含んでいる。画像合成回路は、画像データに種々のパラメータの文字データ等を合成した合成データを生成する。VRAMは、合成データを、ディスプレイに表示する表示画像データとして展開する。ディスプレイは、液晶ディスプレイやCRT(cathode ray tube)等によって構成され、表示画像データを表示画像として順次表示する。

0051

記憶媒体ドライブ46は、記憶媒体の着脱が可能となっており、記憶媒体に記憶されたデータ(プログラムを含む)を読み出してバス上に出力し、また、バスを介して供給されるデータを記憶媒体に書き込む。このような記憶媒体は、いわゆるパッケージソフトウエアとして提供することができる。

0052

画像処理装置12は、スキャナ装置11のDAS24から入力された生データに対して対数変換処理や、感度補正等の補正処理(前処理)を行なって投影データを生成してHDD43等の記憶装置に記憶させる。また、画像処理装置12は、前処理された投影データに対して散乱線除去処理を行なう。画像処理装置12は、X線曝射範囲内の投影データの値に基づいて散乱線の除去を行なうものであり、散乱線補正を行なう対象の投影データ又はその隣接投影データの値の大きさから推定された散乱線を、対象となる投影データから減じて散乱線補正を行なう。画像処理装置12は、補正された投影データを基にセグメント再構成することで画像データを生成してHDD43等の記憶装置に記憶させる。

0053

図2は、第1実施形態のX線CT断置1の機能を示すブロック図である。

0054

図1に示すCPU41がプログラムを実行することによって、X線CT装置1は、図2に示すように、インターフェース部61、スキャン条件設定部62、スキャン制御部63、ボリュームデータ生成部64、ノイズレベル計測部65、ノイズ低減部66、及び3D処理部67として機能する。なお、X線CT装置1を構成する各構成要素61乃至67は、CPU41がプログラムを実行することによって機能するものとするが、その場合に限定されるものではない。X線CT装置1を構成する各構成要素61乃至67の全部又は一部をハードウェアとしてX線CT断置1に設ける場合であってもよい。

0055

インターフェース部61は、構成要素62乃至67と、入力装置44及び表示装置45を媒介するGUI(graphical user interface)等のインターフェースである。インターフェース部61は、撮影条件撮影プログラム再構成条件等を操作者に選択させるための表示を行なう。

0056

スキャン条件設定部62は、インターフェース部61を介して表示装置45にスキャン条件(撮影条件)の設定画面を表示させ、操作者が入力装置44を操作することによってインターフェース部61を介して入力される入力信号に従って、スキャン条件を設定する機能を有する。スキャン条件の設定画面では、部位、注目臓器、及び注目領域に基づくボリュームデータのボクセル値範囲や、管電圧、管電流、X線ビーム厚、スライス(slice)厚、及びヘリカルピッチ(helical pitch)等の種々のパラメータが逐一設定される。スキャン条件設定部62は、部位毎に大まかなX線条件を設定する。ただし、患者Oによって部位の大きさに差異があるので、スキャン条件設定部62は、患者Oの大きさを表すパラメータ毎にX線条件を設定してもよいし、スキャン条件の設定画面上で患者Oの部位の大きさを変更できるようにしてもよい。

0057

スキャン制御部63は、スキャナ装置11のコントローラ32を制御して、スキャン条件設定部62によって設定されたスキャン条件に従って天板30上の患者Oの対象部位を含む領域をスキャンする機能を有する。また、外部に造影剤インジェクタ装置(図示しない)を備える場合、スキャン制御部63は、スキャナ装置11のコントローラ32を制御して、造影剤インジェクタ装置を制御する。

0058

ボリュームデータ生成部64は、スキャン制御部63のスキャンによって取得された投影データに基づいて前処理及びFeldkamp法等を用いた再構成処理を行なうことによって、ボリュームデータを生成する機能を有する。

0059

ノイズレベル計測部65は、ボリュームデータ内のボクセルについてノイズレベルを計測する機能を有する。

0060

ノイズレベル計測部65は、近傍マトリクス設定部71、目標画像同定部72、ノイズ量演算部73、ヒストグラム生成部74、最頻値演算部75、度数適用部76、及びノイズレベル演算部77を有する。

0061

ここで、以下に説明する断層は、Z軸方向に垂直なものであり、Z軸方向(厚み方向)に1又は複数のボクセルを有するボクセル群を形成するものであるが、Z軸方向に1つ以上のボクセルを有するボクセル群を有するものとして説明する。

0062

近傍マトリクス設定部71は、ボリュームデータ内の全てのボクセルを注目ボクセル(注目ボクセル群)とし、その注目ボクセルを近傍マトリクスに分割する機能を有する。ここで近傍マトリクスはN×N(Nは2以上の整数)の2次元近傍マトリクスでも良いし、あるいはN×N×Nの3次元近傍マトリクスでも良い。ここでは近傍マトリクスは2次元近傍マトリクスとして説明する。

0063

目標画像同定部72は、近傍マトリクス設定部71によって設定された近傍マトリクスに対して、目標となる画像を同定する機能を有する。ここでは平均を算出し、近傍マトリクス全てが一定値を有しており、またノイズがガウス分布に従っていると仮定すると、一定値は近傍マトリクス内の平均値として近似できる。

0064

目標画像同定部72は、次の式(1)を用いて、1層目からK層目の断層のうちk層目の断層内の近傍マトリクス(中心の座標X座標i、Y座標j)の平均ボクセル値ave[i,j,k]を算出する。ただし、「2D+1」は、近傍マトリクスサイズ一辺を示す。

0065

0066

ここでは、目標画像として全てのボクセルに平均値を有する画像を生成した。しかし本発明はそれに限定されることはなく、近傍マトリクス画像を多項式スプライン関数などで近似し、近似処理で作成された画像を目標画像としても良い。あるいは断層方向(Z方向)に一定範囲の画像を加算平均して作成した画像を目標画像としても良い。また中央値フィルタなどノイズ低減フィルタをかけて目標画像を設定しても良い。

0067

ノイズ量演算部73は、目標画像同定部72によって同定された目標画像と近傍マトリクス画像とを比較し、近傍マトリクスのノイズ量(ノイズレベル)を算出する機能を有する。ここでノイズ量を標準偏差値、目標画像は平均値を有する画像とすると、ノイズ量は以下のように算出される。

0068

ノイズ量演算部73は、次の式(2)を用いて、k層目の断層内の特定の注目ボクセル(X座標i、Y座標j)の標準偏差値std[i,j,k]を算出する。

0069

0070

ヒストグラム生成部74は、ノイズ量演算部73によって算出された全てのノイズ量を対象としたヒストグラムH(図3上段に図示)を生成する機能を有する。また、ヒストグラム生成部74は、k層目のノイズ量を対象としたヒストグラムH[k](図3下段に図示)を生成する機能を有する。

0071

最頻値演算部75は、ヒストグラム生成部74によって生成されたヒストグラムHに基づいて、最頻値に相当するノイズレベルNm(図3の上段に図示)と、その場合の度数Fm(図3の上段に図示)とを算出する機能を有する。また、最頻値演算部75は、ヒストグラム生成部74によって生成されたヒストグラムH[k]に基づいて、最頻値に相当するk層目のノイズレベルNs[k](図3の下段に図示)を算出する機能を有する。ここで、最頻値演算部75は、たまたま特定のノイズ量を表す頻度だけ異常に高いと言うような異常値を除くために、最頻値を同定する前にヒストグラムH及びヒストグラムH[k]に対し両隣のノイズ量を表す頻度と中心の頻度とを一定の割合で足し合わせても良い。

0072

ノイズ量を標準偏差値として計算する本事例では、臓器の境界部で構造によって標準偏差値が上がってしまう問題がある。しかし臓器の境界が占める領域は臓器の境界以外の実質が占める領域の一部でしかない。従ってヒストグラムで最頻値を求めることにより、前記問題は殆ど無視できる。

0073

度数適用部76は、ヒストグラム生成部74によって生成されたヒストグラムHに基づいて、最頻値演算部75によって算出されたノイズレベルNs[k]に対応するk層目の度数Fs[k]を算出する機能を有する。

0074

図3は、ノイズレベルNs[k]に対応する度数Fs[k]の算出を説明するための図である。

0075

図3の上段は、ヒストグラムHの例を示す。図3の下段は、標準偏差値が存在するk層目のヒストグラムH[k]の例を示す。図3に示すように、ヒストグラムH上で、ヒストグラムH[k]に基づくノイズレベルNs[k]に対応するk層目の度数Fs[k]が算出される。

0076

図2の説明に戻って、ノイズレベル演算部77は、最頻値演算部75によって算出されたノイズレベルNmと、その場合の度数Fmと、ノイズレベルNs[k]と、度数適用部76によって算出された度数Fs[k]とに基づいて、次の式(3)に従って、k層目のノイズレベルN[k]を算出する機能を有する。

0077

0078

ここで、上記式(3)の“a”は、a>0であり、代表的には、アーチファクトが少なくてノイズ計測が安定している対象を含むk層目ではa=1/2とし、逆にアーチファクトが大きくてノイズ計測が安定していない対象を含むk層目ではa=2とする。“a”の設定によるFs[k]/Fmとノイズの関係について、図4に示す。

0079

一方、ヒストグラムHの全度数Fに占める度数Fmの割合(図3の上段に示すヒストグラムHのピーク)があまりに低い場合、あるいは度数Fmが度数の平均値F0に近い場合、度数Fmの信頼性も低い。そのため、次の式(4),(5)を用いてもよい。

0080

0081

図2の説明に戻って、ノイズ低減部66は、ノイズレベル計測部65のノイズレベル演算部77によって算出されたノイズレベルN[k]に基づいて、ボリュームデータのうち、k層目の断層画像において微小領域の標準偏差値がノイズレベルN[k]より小さい(以下)か否かを判断し、標準偏差値がノイズレベルN[k]より小さい場合、微小画像内の平均値と高い割合で合成し、大きい場合は構造があるとして合成しない、あるいは非常に低い割合で合成する。

0082

3D処理部67は、ノイズ低減部66によって一部ノイズ低減されたボリュームデータをMPR(multi planar reconstruction)処理や、サーフェイスレンダリング処理及びボリュームレンダリング処理等のレンダリング処理を行なって、3次元画像を生成する機能を有する。3次元画像は、インターフェース部61を介して表示装置45に表示されたり、HDD43等の記憶装置に記憶されたりする。

0083

第1実施形態のX線CT装置1によると、断層毎に異なるノイズを正確に同定することにより、ボリュームデータにおいて適切なレベルノイズ抑制効果を得ることができる。

0084

なお、ここではノイズレベル計測結果をノイズ抑制処理に使用した例について説明したが、本発明はそれに限定されることない。先に説明した逐次近似再構成処理の停止判定に使用しても良いし、また撮影中にCT画像のノイズレベルを分析し、ノイズレベルが予め設定したノイズレベルより大きい場合はX線条件を上げ、逆に小さい場合はX線条件を下げると言うようなX線条件制御にも使用できる。

0085

(第2実施形態)
第2実施形態の医用画像診断装置は、X線CT装置であるものとして説明する。なお、第2実施形態のX線CT装置1Aの構成は図1に示す第1実施形態のX線CT装置1の構成と同等であるので説明を省略する。

0086

図5は、第2実施形態のX線CT断置1Aの機能を示すブロック図である。

0087

図1に示すCPU41がプログラムを実行することによって、X線CT装置1Aは、図5に示すように、インターフェース部61、スキャン条件設定部62A、スキャン制御部63、ボリュームデータ生成部64、ノイズレベル計測部65A、ノイズ低減部66A、及び3D処理部67として機能する。なお、X線CT装置1Aを構成する各構成要素61,62A,63,64,65A,66A,67は、CPU41がプログラムを実行することによって機能するものとするが、その場合に限定されるものではない。X線CT装置1Aを構成する各構成要素61,62A,63,64,65A,66A,67の全部又は一部をハードウェアとしてX線CT断置1Aに設ける場合であってもよい。

0088

なお、図5に示す第2実施形態のX線CT断置1Aにおいて、図2に示す第1実施形態のX線CT断置1と同一機能には同一符号を付して説明を省略する。

0089

スキャン条件設定部62Aは、図2に示すスキャン条件設定部62の機能に加え、注目領域に基づくボクセル値範囲を設定する機能を有する。一般的にはノイズの影響を受けるほど低コントラストの信号は、例えば肝組織内の腫瘍や、脳実質内灰白質白質の関係など軟組織にある。そこで−100[HU]〜300[HU]をボクセル値範囲と設定する。あるいは肝臓正常組織を造影剤で濃染し、染まりが悪い腫瘍との差異を診断する場合は、300[HU]〜800[HU]をボクセル値範囲と設定する。

0090

ノイズレベル計測部65Aは、ボリュームデータ内のボクセルについてノイズレベルを計測する機能を有する。

0091

ノイズレベル計測部65Aは、近傍マトリクス設定部71、目標画像同定部72、ノイズ量演算部73A、ヒストグラム生成部74A、及び最頻値演算部75Aを有する。

0092

ここで、以下に説明する断層は、Z軸方向に垂直なものであり、Z軸方向(厚み方向)に1又は複数のボクセルを有するボクセル群を形成するものであるが、Z軸方向に1つ以上のボクセルを有するボクセル群を有するものとして説明する。

0093

ノイズ量演算部73Aは、先ず、目標画像同定部72によって算出された目標画像が、スキャン条件設定部62Aによって設定されたボクセル値範囲であるか否かを判断する機能を有する。具体的には、ノイズ量演算部73Aは、目標画像の全てのボクセル値がボクセル値範囲内であるか否かを判断し、全てが範囲内であればノイズ量を算出し、いずれかが範囲外であればノイズ量を算出しない。第2実施形態における目標画像は全てのボクセルに近傍マトリクスの平均値を有する画像であるので、ノイズ量演算部73Aは、平均値がボクセル値範囲であるか否かを判定する基準−100[HU]〜300[HU]の範囲内であるか否かを判断する。

0094

ノイズ量演算部73Aは、次に、ボクセル値範囲内であれば目標画像同定部72によって算出された目標画像と近傍マトリクス画像とを比較し、近傍マトリクスのノイズ量を算出する機能を有する。ここで、ノイズ量を標準偏差値、目標画像は平均値を有する画像とすると、ノイズ量演算部73Aは、式(2)を用いて、k層目の断層内の特定の注目ボクセル(X座標i、Y座標j)の標準偏差値std[i,j,k]をノイズ量として算出する。

0095

ヒストグラム生成部74Aは、ノイズ量演算部73Aによって算出された全てのノイズ量を対象としたヒストグラムH(図3の上段に図示)を生成する機能を有する。

0096

最頻値演算部75Aは、ヒストグラム生成部74Aによって生成されたヒストグラムHに基づいて、最頻値Fm(図3の上段に図示)に相当するノイズレベルNm(図3の上段に図示)をノイズレベルとして算出する機能を有する。

0097

ノイズ低減部66Aは、ノイズレベル計測部65Aの最頻値演算部75Aによって算出されたノイズレベルNmに基づいて、ボリュームデータの内、k層目の断層画像において微小領域の標準偏差値がノイズレベルNmより小さい(以下)か否かを判断し、標準偏差値がノイズレベルNmより小さい場合、微小画像内の平均値と高い割合で合成し、大きい場合は構造があるとして合成しない、あるいは非常に低い割合で合成する。

0098

第2実施形態のX線CT装置1Aによると、注目組織のノイズレベルを正確に同定することにより、ボリュームデータにおいて適切なレベルのノイズ抑制効果を得ることができる。

0099

(第3実施形態)
図6は、第3実施形態の画像処理装置を示す構成図である。

0100

図6は、第3実施形態の画像処理装置12Bを示す。画像処理装置12Bは、図1に示す画像処理装置12と同様に、コンピュータをベースとして構成されており、ネットワークNと相互通信可能である。画像処理装置12Bは、大きくは、CPU41、メモリ42、HDD43、入力装置44、及び表示装置45等の基本的なハードウェアから構成される。CPU41は、共通信号伝送路としてのバスを介して、画像処理装置12Bを構成する各ハードウェア構成要素に相互接続されている。なお、画像処理装置12Bは、記憶媒体ドライブ46を具備する場合もある。

0101

なお、図6に示す画像処理装置12Bにおいて、図1に示す画像処理装置12と同一部材には同一符号を付して説明を省略する。

0102

図7は、第3実施形態の画像処理装置12Bの機能を示すブロック図である。

0103

図6に示すCPU41がプログラムを実行することによって、画像処理装置12Bは、図7に示すように、インターフェース部61、ノイズレベル計測部65B、ノイズ低減部66、及び3D処理部67として機能する。なお、画像処理装置12Bを構成する各構成要素61,65B,66,67は、CPU41がプログラムを実行することによって機能するものとするが、その場合に限定されるものではない。画像処理装置12Bを構成する各構成要素61,65B,66,67の全部又は一部をハードウェアとして画像処理装置12Bに設ける場合であってもよい。

0104

なお、図7に示す画像処理装置12Bにおいて、図2に示す画像処理装置12と同一機能には同一符号を付して説明を省略する。

0105

ノイズレベル計測部65Bは、HDD43や、画像処理装置12Bの外部の画像サーバ(図示しない)から取得されたボリュームデータに基づいて、ボリュームデータ内のボクセルについてノイズレベルを計測する機能を有する。

0106

ノイズレベル計測部65Bは、近傍マトリクス設定部71、標準画像同定部72、ノイズ量演算部73B、ヒストグラム生成部74、最頻値演算部75、度数適用部76、ノイズレベル演算部77、注目領域設定部78、及びボクセル値範囲設定部79を有する。

0107

注目領域設定部78は、ボリュームデータの中心部を中心とする注目領域を設定する機能を有する。

0108

図8(a),(b)は、ボリュームデータの中心部を中心とする注目領域の例を示す、中心部を含む断面図である。

0109

図8(a),(b)は、ボリュームデータVの中心部Cを中心とする注目領域Mを示す。図8(a)に示す例では、注目領域Mは、中心部Cを中心とする立方体を形成する。図8(b)に示す例では、注目領域Mは、中心部Cを中心とする球を形成する。

0110

図7の説明に戻って、ボクセル値範囲設定部79は、注目領域設定部78によって設定された注目領域内の全てのボクセルを注目ボクセル(注目ボクセル群)とし、その注目ボクセルを平滑化移動平均フィルタ処理して注目ボクセルの平均ボクセル値を算出する機能を有する。また、ボクセル値範囲設定部79は、算出された平均ボクセル値のヒストグラムを生成し、ヒストグラムの中で最頻値に相当する平均ボクセル値を中心とする一定幅を有するボクセル値範囲を設定する機能を有する。

0111

注目領域設定部78及びボクセル値範囲設定部79によると、予め注目領域に基づくボクセル値範囲を登録しておく必要がなく、例えば肝臓の実質を造影するスキャンにおけるボクセル値範囲と肝臓の実質を造影しないで観察するスキャンにおけるボクセル値範囲を分けて予め登録しておく必要がないというメリットがある。

0112

ノイズ量演算部73Bは、目標画像同定部72によって算出された目標画像のボクセル値の中から、ボクセル値範囲設定部79によって設定されたボクセル値範囲内に相当する近傍マトリクスを抽出し、また、抽出された近傍マトリクスのノイズ量を算出する機能を有する。

0113

第3実施形態の画像処理装置12Bによると、注目領域に基づくボクセル値範囲を予め設定することなく、注目領域のノイズを正確に同定することにより、ボリュームデータにおいて適切なレベルのノイズ抑制効果を得ることができる。

0114

(第4実施形態)
第4実施形態の医用画像診断装置は、X線CT装置であるものとして説明する。なお、第4実施形態のX線CT装置1Cの構成は図1に示す第1実施形態のX線CT装置1の構成と同等であるので説明を省略する。

0115

図9は、第4実施形態のX線CT断置1Cの機能を示すブロック図である。

0116

図1に示すCPU41がプログラムを実行することによって、X線CT断置1Cは、図9に示すように、インターフェース部61、スキャン条件設定部62A、スキャン制御部63、ボリュームデータ生成部64、ノイズレベル計測部65C、ノイズ低減部66C、及び3D処理部67として機能する。なお、X線CT断置1Cを構成する各構成要素61,62A,63,64,65C,66C,67は、CPU41がプログラムを実行することによって機能するものとするが、その場合に限定されるものではない。X線CT断置1Cを構成する各構成要素61,62A,63,64,65C,66C,67の全部又は一部をハードウェアとしてX線CT断置1Cに設ける場合であってもよい。

0117

なお、図9に示す第4実施形態のX線CT断置1Cにおいて、図2に示す第1実施形態のX線CT断置1や、図5に示す第2実施形態のX線CT断置1Aと同一機能には同一符号を付して説明を省略する。

0118

ノイズレベル計測部65Cは、ボリュームデータ内のボクセルについてノイズレベルを計測する機能を有する。

0119

ノイズレベル計測部65Cは、近傍マトリクス設定部71、目標画像同定部72、ノイズ量演算部73A、ヒストグラム生成部74C、最頻値演算部75C、及び断面積演算部80を有する。

0120

ここで、以下に説明する断層は、Z軸方向に垂直なものであり、Z軸方向(厚み方向)に1又は複数のボクセルを有するボクセル群を形成するものであるが、Z軸方向に1つ以上のボクセルを有するボクセル群を有するものとして説明する。

0121

断面積演算部80は、断層面毎の人体組織の断面積を算出する機能を有する。断面積演算部80は、断層面内で軟組織レベル以上のCT値を有するボクセルの数を計算し、ボクセル数にボクセル断面の大きさをかけることで断面積を算出することができる。具体的には、軟組織は0[HU]以上のCT値を有しているが、ノイズを考慮して−50[HU]以上のCT値を有しているボクセル数を算出し、例えばボクセル一片の大きさが0.05[cm]であればその断面積は0.0025[cm2]なので、ボクセル数X0.0025[cm2]が断面積の値となる。各断層面の断面積値は断層毎に記憶しておく。

0122

ヒストグラム生成部74Cは、断面積演算部80によって算出されたk層目の断面積に相当するヒストグラムH(a)に、ノイズ量演算部73Aによって算出されたノイズ量を登録する機能を有する。ここで、“a”は、特定の断面積の範囲を示し、例えばk層目の断面積が377.5[cm2]で、“a”は、370[cm2]〜400[cm2]の断面積の範囲を示す。

0123

最頻値演算部75Cは、ボリュームデータの全てのノイズ量をヒストグラムに登録した後、ヒストグラム生成部74Cによって生成されたヒストグラムH(a)毎に最頻値Fm(a)に相当するノイズレベルNm(a)をノイズレベルとして算出する機能を有する。

0124

ノイズ低減部66Cは、ノイズレベル計測部65によって算出されたk層目の断面積に相当するヒストグラムH(a)から算出されたノイズレベルNm[a]を用いて、微小領域の標準偏差値がノイズレベルNm[a]より小さい(以下)か否かを判断し、標準偏差値がノイズレベルNm[a]より小さい場合、微小画像内の平均値と高い割合で合成し、大きい場合は構造があるとして合成しない、あるいは非常に低い割合で合成する。

0125

なお、断面積演算部80は、総吸収係数算出手段として、断面積の代用として、被検体の体軸方向に垂直な断層の人体組織の総吸収係数を算出する機能を有してもよい。その場合、ヒストグラム生成部74Cは、断面積演算部80によって算出されたk層目の総吸収係数に相当するヒストグラムH(a)に、ノイズ量演算部73Aによって算出されたノイズ量を登録する。そして、最頻値演算部75Cは、ボリュームデータの全てのノイズ量をヒストグラムに登録した後、ヒストグラム生成部74Cによって生成されたヒストグラムH(a)毎に最頻値Fm(a)に相当するノイズレベルNm(a)をノイズレベルとして算出する。

0126

第4実施形態のX線CT装置1Cによると、人体断面サイズ毎のノイズレベルを正確に同定することにより、ボリュームデータにおいて適切なレベルのノイズ抑制効果を得ることができる。なお、第4実施形態では断面サイズのみを考慮したが、より正確には断面積に代わりに断層内の総吸収量に基づいて特定範囲毎のヒストグラムを作成する方法もある。

0127

以上、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の省略、置き換え、変更を行なうことができる。これらの実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

0128

1,1A,1CX線CT装置
11スキャナ装置
12,12B画像処理装置
61インターフェース部
62,62Aスキャン条件設定部
63スキャン制御部
64ボリュームデータ生成部
65,65A,65B,65Cノイズレベル計測部
66ノイズ低減部
67 3D処理部
71 近傍マトリクス設定部
72目標画像同定部
73,73A,73Bノイズ量演算部
74,74A,74Cヒストグラム生成部
75,75A,75C最頻値演算部
76度数適用部
77ノイズレベル演算部
78注目領域設定部
79ボクセル値範囲設定部
80断面積演算部

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